Pesquisadores de segurança usaram modelo gratuito de inteligência artificial para encontrar vulnerabilidades e demonstraram acesso remoto a recursos protegidos; TikTok foi avisado e corrigiu as falhas
Pesquisadores de segurança cibernética conseguiram acessar remotamente a câmera e as fotos de um celular com TikTok ao explorar uma combinação de vulnerabilidades identificadas com ajuda de inteligência artificial. O teste, realizado por profissionais da empresa americana DepthFirst, mostrou como modelos de IA podem acelerar a descoberta de falhas em aplicativos.
Segundo informações reveladas pelo Washington Post, os pesquisadores utilizaram o GLM, modelo de inteligência artificial desenvolvido pela empresa chinesa Z.ai, para analisar códigos e procurar possíveis vulnerabilidades. Depois, a equipe combinou diferentes falhas até conseguir alcançar funções do aparelho que deveriam permanecer protegidas.
O TikTok recebeu o alerta e corrigiu as vulnerabilidades. Portanto, a demonstração não significa que exista atualmente uma falha conhecida que permita acessar livremente câmeras ou galerias de usuários da plataforma.
Pesquisadores usaram IA para procurar vulnerabilidades
A equipe da DepthFirst começou a investigação utilizando uma versão gratuita do GLM. Como o modelo pode ser adaptado pelos usuários, os especialistas modificaram a ferramenta e a combinaram com outros recursos voltados à análise de código.
A partir disso, a IA ajudou a examinar componentes de código aberto utilizados pelo TikTok. Durante o processo, o sistema apontou possíveis vulnerabilidades que mereciam uma investigação mais aprofundada.
Entretanto, encontrar uma única falha não permitia acessar diretamente o celular. Os pesquisadores precisaram analisar cada vulnerabilidade e descobrir como diferentes brechas poderiam funcionar em conjunto.
Assim, eles montaram uma sequência de exploração capaz de avançar pelas barreiras do sistema até alcançar recursos protegidos do dispositivo.
Câmera e galeria de fotos ficaram acessíveis durante teste
Ao combinar as vulnerabilidades, os pesquisadores demonstraram que o ataque poderia alcançar funções sensíveis do aparelho.
Em um dos testes, a equipe conseguiu visualizar remotamente a câmera e o rolo de fotos de um celular que utilizava o TikTok.
A demonstração comprovou o potencial das vulnerabilidades encontradas. No entanto, o material apresentado não indica que usuários comuns do TikTok tenham sido vítimas desse ataque fora do ambiente de pesquisa.
Além disso, o experimento ocorreu como parte de uma investigação de segurança. Depois de confirmar o problema, os pesquisadores comunicaram as descobertas ao TikTok para que a plataforma pudesse corrigir as falhas.
Inteligência artificial acelerou análise do código
O papel da inteligência artificial chama atenção porque encontrar vulnerabilidades tradicionalmente exige profissionais especializados analisando grandes volumes de código em busca de erros que possam comprometer um sistema.
Modelos de IA podem acelerar algumas dessas tarefas. Eles conseguem analisar trechos de código, destacar comportamentos suspeitos e auxiliar especialistas durante a investigação.
No caso do TikTok, porém, a inteligência artificial não realizou todo o ataque sozinha.
Os pesquisadores ainda precisaram interpretar as descobertas, testar as vulnerabilidades e descobrir como poderiam combiná-las. Portanto, a IA funcionou como uma ferramenta de apoio para ampliar a velocidade e a capacidade de análise da equipe.
IA pode ajudar defensores e criminosos digitais
O experimento também expõe uma mudança importante no cenário da cibersegurança. As mesmas ferramentas que ajudam pesquisadores a encontrar vulnerabilidades antes que criminosos as explorem também podem servir para procurar brechas com objetivos maliciosos.
Além disso, modelos gratuitos ou que permitem modificações reduzem algumas barreiras para automatizar tarefas de análise de software.
Isso não significa que qualquer pessoa consiga executar ataques complexos apenas utilizando uma inteligência artificial. Explorações como a demonstrada pela DepthFirst ainda podem exigir conhecimento técnico, testes e a combinação de diferentes vulnerabilidades.
Entretanto, a automação pode reduzir o tempo necessário para determinadas etapas. Dessa forma, tanto equipes defensivas quanto agentes mal-intencionados podem ampliar a quantidade de código e sistemas analisados.
TikTok corrigiu vulnerabilidades após receber alerta
Depois que os pesquisadores informaram a plataforma sobre suas descobertas, o TikTok corrigiu as vulnerabilidades identificadas.
Por isso, o teste não demonstra a existência atual de uma brecha pública capaz de permitir que qualquer pessoa abra remotamente a câmera ou visualize as fotos de usuários do aplicativo.
Também não há, nas informações apresentadas, indicação de que as falhas tenham provocado uma invasão em massa ou um vazamento generalizado de fotos de usuários.
O caso funciona principalmente como uma demonstração de segurança sobre o potencial de uma cadeia de vulnerabilidades e sobre a crescente participação da inteligência artificial na descoberta dessas falhas.
Caso mostra nova etapa da disputa entre hackers e especialistas
A utilização de IA pela DepthFirst mostra que a inteligência artificial já ultrapassa tarefas mais conhecidas, como produzir textos, imagens e vídeos. Agora, modelos também podem auxiliar profissionais na análise de software e na identificação de problemas de segurança.
Ao mesmo tempo, essa capacidade cria um desafio para desenvolvedores. Se pesquisadores conseguem analisar códigos mais rapidamente, criminosos também podem tentar utilizar tecnologias semelhantes.
Por isso, empresas precisarão acelerar correções, revisar componentes utilizados por seus aplicativos e aprimorar continuamente seus mecanismos de proteção.
O episódio envolvendo o TikTok e o acesso à câmera e às fotos com ajuda de IA não aponta, com base nas informações apresentadas, uma ameaça atualmente aberta aos usuários. Entretanto, demonstra como a inteligência artificial pode mudar a velocidade com que vulnerabilidades são descobertas — tanto por quem protege sistemas quanto por quem tenta atacá-los.
